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Claude Sonnet 4.5 is Anthropic’s most advanced Sonnet model to date, optimized for real-world agents and coding workflows. It delivers state-of-the-art performance on coding benchmarks such as SWE-bench Verified, with...

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Claude Sonnet 4.5 is Anthropic’s most advanced Sonnet model to date, optimized for real-world agents and coding workflows. It delivers state-of-the-art performance on coding benchmarks such as SWE-bench Verified, with...

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Sonnet 4.6 is Anthropic's most capable Sonnet-class model yet, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It excels at iterative development, complex codebase navigation, end-to-end project management with...

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Claude Sonnet 5.5 is Anthropic's Sonnet-class model for well-scoped everyday work, succeeding Claude Sonnet 5 as a direct upgrade. It is especially strong at building features, fixing bugs, and producing...

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Sonnet 5 is Anthropic's most capable Sonnet-class model, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It supports adaptive thinking with selectable reasoning effort levels (low, medium, high, max,...

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Calibrated weights for the Metal implementation in DwarfStar, developed on the `ds4.1flash` branch. These are not interchangeable with DeepSeek V4 Flash weights or its DSpark drafter. The language GGUFs each include 188.83 GiB of native FP8 Engram tables. DwarfStar reads the needed rows directly from disk; it never makes the whole table resident. Keep the GGUF on a fast local SSD. The main-weight sizes above do not include context or runtime buffers. Use SSD streaming on a single 128 GB Mac. Q2 also fits resident tensor parallelism across two 128 GB Macs with RDMA, or full residency on a larger Mac. Q4 needs SSD streaming on smaller Macs; the resident target is a 512 GB Mac. It does not fit resident TP across two 128 GB Macs.

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This quants are specific for the DS4 inference engine. They may work with other inference engines or not (they should, but not the MTP model which requires a specific loader). Use **q2** on 128 GB Mac machines, **q4** on machines with ≥ 256 GB RAM, pair either with **MTP** for optional speculative decoding. For the **q4** file, only the three routed-expert classes change to `Q4_K`. Everything else is byte-for-byte identical to the q2 recipe.

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텍스트 생성오픈 웨이트
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